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Data Engineer GCP

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Information importante


Type de contrat:

CDI

Salaire :

Salaire selon profil

Localisation :

Paris, France

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

13 septembre 2026

Le besoin


Contexte

La mission vient dans le contexte d’un projet de gestion (Build + Run) d’une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise.

Missions

  • Mise en place de pipelines d’ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE).

  • Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis.

  • Gestion de l’infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform.

  • Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows.

  • Développement du backend d’un portail utilisateur pour l’accès aux services de la plateforme (Flask).

  • Création d’un connecteur entre GCP et l’outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy).

  • Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD).

  • Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données.

  • Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.

Environnement technique

  • GCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Storage

  • Python, Terraform, Docker, Kubernetes, SQL, Git, Gitlab CI/CD, Bash

Profil recherché


Profil recherché

  • Diplôme d'ingénieur ou Master en informatique, Data Engineering, ou équivalent

  • Minimum 3 à 5 ans d'expérience en Data Engineering, idéalement sur des environnements cloud GCP

  • Expérience confirmée dans la mise en place et l'exploitation de plateformes data en mode Build & Run

Compétences techniques

  • Excellente maîtrise de GCP et de ses services data : BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Functions, Cloud Run

  • Solide expérience en Kubernetes / GKE et orchestration de workflows

  • Maîtrise de Python pour le développement de pipelines de données et de connecteurs applicatifs

  • Bonne connaissance de dbt pour la transformation de données selon des modèles métiers

  • Expérience en Terraform pour la gestion de l'infrastructure as code

  • Maîtrise de SQL et des bonnes pratiques de modélisation de données

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